【摘要】随着现代社会的高速发展,各种各样的信息以及数据呈现爆炸式的增长,积累的信息和数据越来越多。这些存放在媒介中的海量数据,在没有外部工具的帮助下,人们很难从这些巨大的数据量中找到有用的信息,这些数据将成为垃圾数据。数据挖掘技术的出现,很好地解决了这个问题。数据挖掘技术可以从大量的数据中分析学习数据中对用户有用的模式和规则,利用这些学习到的模式和规则,当有新的样本数据的时候,可以根据已有的模式和 […]

【摘要】随着互联网技术的快速发展，人们日益普遍地使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息，世界对信息的需求快速增长，而文本是承载信息的主要载体，文本分类技术也越来越受到人们的关注。文本分类问题是将一篇未知类别的文档归入预先定义的类别中，而文本的自动分类则是使用计算机来实现这样的分类。文本分类可以更好的帮助人们组织文本、挖掘文本信息，文本分类技术也成为信息处理领域最重要的研究方向之一。虽然人 […]

【摘要】近些年来,在信息技术和互联网的高速发展下,电子文本信息的数目迅速增长。人们可获得的信息越来越多。然而由于信息的杂乱无序,人们很难在浩瀚的数据中找到真正需要的信息。面对我们常说的“信息发达,知识贫乏”这样的局面,如何尽最大可能对这些信息进行有效的组织和管理成为信息处理研究中重要的研究之一,文本分类技术就是解决这一问题的有效方法。能够帮助人们非常高效并且准确的定位文本信息,为用户取得需要的信息 […]

【摘要】利用机器学习算法处理数据分类任务已经研究多年，这期间涌现出很多经典有效的算法，如K-means，SVM，梯度下降算法等。这些算法广泛应用于数据分类、数据挖掘、图像识别、医学成像、雷达探测等商业、工业、医疗，军事等领域中。由于使用的环境极其广泛复杂，导致数据分类任务一直是计算机学科领域最具挑战性的任务之一。随着数据分类任务复杂程度的增加，以深度学习（DeepLearning）为基础的分类算法 […]